Go言語のWEBフレームワークRevelを使用してセキュアなAPIを作成 - Qiita
WHY 機械学習のモデルはできたけど、サービスインするには何らかの形でweb側から動作できる形にする必要があります。 Railsだと重すぎるし、Go言語使いたい。 そのようなモチベーションから私はGo言語でAPIを作成しました。 Go言語のWEBフレームワークは多々ありますが、今回紹介する記事はrevelを用いています。 コンテナとコードを公開しているのですぐに動作を確認することが可能にしています。 Docker: https://hub.docker.com/r/masayaresearch/go_api/ github: https://github.com/SnowMasaya/go_revel_jwt_mysql revelを採用した理由は下記です。 testのための機能が揃っている deployも簡単 必要なサンプルがある WHAT 何をすることを想定しているか - 簡単な認証
異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単
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